2023 Fiscal Year Annual Research Report
雑談対話システムへの個性の付与とそのコミュニケーションへの影響について
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19K12191
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| Research Institution | Tokyo University of Technology |
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Principal Investigator |
岩下 志乃 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 准教授 (00360503)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉本 徹 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (30277280)
伊藤 紀子 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (00391863)
林 篤司 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業ロボティクス研究センター, 特別研究員 (60777895)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 雑談対話システム / 個性 / 性格特性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は4つある．①対話における「個性」を分類できるようにすること，②深層学習に適した対話コーパスを構築すること，③個性を持つ雑談対話システムを構築すること，④個性を持つ雑談対話システムに対する印象や返答方法が個人によってどの程度異なるのかを検証すること，である．②の対話コーパスの構築については，2021年度までに72名のデータを取得した．ただし，対話行為に関するJAISTタグについては，1名のタグ付与者を追加して，信頼性を検証することにした．
①については，2022年度までにチャットデータと性格特性・社会的スキルのアンケート結果を基に，話者の性格特性と発言特徴の関係を分析した．チャットボットとの対話に対する印象を評価し，評価者の性格特性の関係性を分析した．その結果，話者本人が自覚している性格（性格特性）よりもユーザなどの他者から見た性格（性格印象）の方がシステムの印象に直結することを確認した．
2023年度は，③④雑談対話システムの構築と検証を予定していた．
③④については，性格印象データと紐付けた対話コーパスを学習データとして事前学習済み言語モデルをファインチューニングすることで，雑談対話の応答生成を行うモデルを構築し，性格印象の再現性について検証を行った．その結果，社会的スキルと特性シャイネスに関して，性格印象の特性を反映した対話システムと反映していないシステムに有意差が確認できた．また一方で，ChatGPTを用いた性格印象の再現や，ユーザ発話中の単語カテゴリ・感情語数・単語総数を使用した3つの手法で性格特性を推測する手法について検討した．これらの手法については検証するまでに至らなかったため，引き続き検討していく．
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